电信客户分群的KXEN分析
摘要:电信业是典型的数据密集行业,客户分群对电信企业发现更多的商机有重要作用。该文利用商业数据挖掘自动化软件KXEN并依据其方法给出了电信客户分群的解决方案。
关键词:客户分群;KXEN
中图分类号:TP311文献标识码:A 文章编号:1009-3044(2009)14-3815-02
Telecom Customer Segmentation Analysis with KXEN
LUO Ye, CAI Qiu-ru, LIU Yi-jun, LI Bin-zhang
(School of Computer Science and Engineering, Jiangsu Teachers University of Technology, Changzhou 213001,China)
Abstract: Customer segmentation is very important for Telecom to discover more commercial chances. The paper proposes a resolution of customer segmentation for Changzhou telecom based on the commercial automatic data mining tool KXEN and its method.
Key words: Customer segmentation; KXEN
1 引言
电信业是典型的数据密集行业, 随着电信体制改革的深化, 电信业的竞争也日趋激烈。与其他行业相比,电信行业拥有更多的有关用户的数据。谁能正确地分析这些数据所得到有用的知识, 谁就能更好地向用户提供服务, 能够发现更多的商机, 从而在竞争中获胜。而数据挖掘可以从大量数据中抽取挖掘出未知的、有价值的模式或规律等知识,因此数据挖掘应用开发对电信企业的发展有重要意义[1]。
KXEN是商业数据挖掘自动化软件,其特点在于专注数据挖掘的高端技术,面向结果而不是面向方法。用户不需要专业的统计学背景和机器学习的理论,而只需要知道数据和想分析的问题,对于每种问题,KXEN都提供一种简单的解决方案。本文以江苏省常州电信为例,利用KXEN并依据其方法给出了电信客户分群的解决方案。
2 客户分群原理
电信的数据挖掘应用开发,主要进行客户分群、客户流失分析、客户发展分析、客户行为分析等数据挖掘专题分析,逐步实现业务预测和信息挖掘等功能。客户分群是根据一个或多个客户属性组合把所有客户划分成不同的类,同类内的客户具有最大的相似性,异类间的客户具有最大的差异性。通过对客户合理的类别划分,并对当前客户以及预期的客户群作区段分析,判断不同区段的突出特点,对客户总体构成有准确的认识,对客户的服务和营销更具针对性。对客户分群可以达到如下目标[2]:
1)了解客户的总体构成;
2)...
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